한반도 수재해 관측을 위한 수자원 위성의 적용성*
김동영
1·백승협
1※·박광하
1·황의호
1·채효석
1Applicability of Water Resource Specialized Satellites for Observing Disasters on the Korean Peninsula*
Dong-Young KIM
1·Seung-Hyub BAECK
1※·Gwang-Ha PARK
1Eui-Ho HWANG
1·Hyo-Sok CHAE
11)
요 약
최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 수재 해의 피해가 대규모로 확대되었다. 특히 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀지역에서 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도를 강타한 태풍 차바를 비롯하여 태풍 루사(’02), 태풍 매미(’03) 및 태풍 볼라벤(’12)에 대하여 한반도 내 습 전·후 촬영된 위성 현황에 대하여 조사 및 분석을 실시한 결과, 기존 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으로 개발·운영됨으 로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시·공간적 데이터 관측 정보가 많이 부족하였다. 때문에 국 외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 수집하였다. 향후 한반도에 빠르고 정확한 수재해 정보를 얻기 위하여 시·공간적 데이터 분석단위를 만족시키는 수자원 위성의 개발 및 적용이 필요하다.
주요어 : 수재해, 태풍, 위성 자료, 시·공간적 데이터, 수자원 위성
ABSTRACT
In recent years, the damage scales of water disasters such as typhoons, tsunamis, and heavy snow have been increasing globally as a result of global warming and climate changes. In particular, the economic loss caused by typhoons has been increasing for overpopulated areas that have undergone economic development and urbanization since the 1960s. In this study, we investigated and analyzed satellite images captured before and after typhoons on the Korean peninsula, including Typhoon Chaba (2016), Typhoon Rusa
2017년 2월 9일 접수 Received on February 9, 2017 / 2017년 2월 15일 수정 Revised on February 15, 2017 / 2017 년 2월 24일 심사완료 Accepted on February 24, 2017
* 본 연구는 국토교통부 물관리연구사업의 연구비지원(16AWMP-B079625-03)에 의해 수행되었음.
1 K-water융합연구원 K-water Convergence Institute
※ Corresponding Author E-mail : [email protected]
('02), and Typhoon Maemi ('03). There was a limitation in utilizing existing satellites.
Domestic satellites have mostly been developed and operated for the observation of the weather, ocean, and topography, as well as for use in communication. There are therefore insufficient temporal and spatial observations for water management and disaster response.
In this work, we expanded the scope to overseas satellites and collected data from GMS, TRMM, COMS, and GPM. In the future, it will be necessary to develop and launch water resources satellites that can provide sufficient temporal and spatial data analysis units to obtain rapid and accurate water hazard information for the Korean peninsula.
KEYWORDS : Water Disaster, Typhoon, Satellite Data, Temporal and Spatial Data, Water Resource Satellites
서 론
최근 전 세계적으로 지구온난화와 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 재해가 빈번히 발생하고 피해규모가 커지고 있 으며, 이에 따른 관심이 증가하고 있다. 자연재 해 중 우리나라는 태풍의 영향이 가장 크다고 할 수 있다. 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960 년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀 지역에서 크게 나타나고 있다. 이러한 태풍은 세 계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 최대풍속에 따라 4가지로 구분하고 있다. 우선, 열대저기압 중에서 중심 부근의 최대 풍속이 33㎧ 이상은 태풍(Typhoon), 그리고 중 심부의 최대풍속이 25-32㎧인 구간은 격렬한 열 대성폭풍(Severe Tropical Storm)이라 한다. 다 음 구간은 17-24㎧으로 열대성폭풍(Tropical Storm)이며, 마지막으로 17㎧ 미만은 열대성 저기압(Tropical Depression)으로 구분하고 있 다. 우리나라에서도 태풍을 이와 같이 구분하지 만, 일반적으로 중심 부근의 최대풍속이 17㎧
이상인 열대성 저기압 모두를 태풍이라고 부르 고 있다(Park et al., 2006; Yun et al.,2010).
국민안전처의 조사 결과에 의하면 최근 10년 간의 수재해 중 태풍의 피해규모가 가장 큰 것 으로 나타났으며, 한반도를 통과한 태풍으로 인 해 발생한 재해 원인으로 집중 호우 및 강한 바람이 거론되었다. 이렇게 태풍에 인한 피해가
많이 발생하면서 수재해 감시, 평가 및 예측할 수 있는 기술의 필요성이 요구되고 있고(Lee and Kim, 2012), 수재해를 완벽하게 막을 수 는 없지만 피해를 최소화하기 위한 노력이 반 드시 필요하다.
한반도에 영향을 준 태풍 기록을 조회할 수 있는 자료로써 기상청 태풍백서(2011년 발행) 를 활용할 수 있으며, 이 문서에는 한반도에 영 향을 미친 과거 태풍의 진로와 해당 태풍에 의 한 인명재산 피해 등이 기록되어 있다. 평균적으 로 한 해에 2∼3개 정도의 태풍이 한반도에 영 향을 미치며, 태풍의 영향이 가장 많았던 달은 8 월, 7월, 9월 순이며, 7월부터 9월까지 석 달 동 안 태풍의 수는 전체의 91%로 대부분의 태풍은 여름철에 발생하였다. 최근 10년 동안의 발생한 수재해 피해상황을 분석하여 재해피해가 발생한 지역에 대한 공간분포를 살펴보면 남해안 지역 에 집중되어 있으며, 태풍으로 인한 재해는 기상 학적 요인(강수량, 최대풍속 등) 및 사회·경제 적 요인(토지이용, 산업구도 등) 등 다양한 요인 의 영향을 받는다. 경상남도와 전라남도의 농촌 지역에서는 침수피해가 많으며, 공업이 발달한 경상남도 해안지역에서는 경제적 손실이 집중적 으로 발생하였다(Lee and Lee, 1998).
1951년부터 관측한 태풍 데이터가 축적됨에 따라 태풍의 장기적인 변화에 대한 관심이 증 가하였으며, 지금까지 태풍 활동의 변화에 관한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있는 반면에 태풍 진로의 변화에 관한 연구는 미흡한 실정
FIGURE 1. Satellite observations of typhoon Chaba 이다(Kim et al, 2002). 또한, 수재해 중 피해
규모가 큰 태풍 피해 전·후 상황에 따른 비교 및 정확한 피해현황 분석 등의 연구도 미비하 다. 태풍에 의한 재해 피해를 최소화하기 위해 서는 신속하고 정확한 기상예보를 기반으로 기 상학적 요인으로 발생하는 불확실성에 의한 피 해를 줄여야 하고, 홍수예방시설의 확충하여야 한다. 그리고 첨단 ICT기반의 위성자료, 고정밀 소형 레이더 자료 및 지상자동화관측자료 등의 정보를 활용하여 보다 정확하고 신속하게 수재 해를 감시, 예측, 분석할 수 있는 플랫폼을 구 축하여 인위적 요인으로 발생할 수 있는 피해 를 최소화하여야 한다.
본 연구에서는 한반도에 영향을 끼친 주요 태풍을 선정하고, 태풍의 한반도 내습 전·후 촬영된 국내·외 모든 위성영상을 검색하고 조 사하였다. 또한, 태풍 발생으로 한반도 내 피해 가 예상될 경우 위험지역 예측 및 태풍 피해현 황을 신속·정확하게 파악할 수 있는 수자원/수 재해 전용 위성의 필요성 및 활용 기술에 대한 연구를 진행하였다.
수자원 위성 현황
1. 국내외 위성 특성과 현황
국내·외 개발 운영 중인 위성자료를 한반도 에 적용하기에는 시공간 및 분광 해상도 측면 에 있어 수자원 관리/수재해 감시에 필요한 정 밀도와 신뢰도를 충족시키지 못한다. 2016년 9
월에 발생한 태풍 차바를 대상으로 관측된 광 학 위성 및 레이더 위성 영상은 그림 1과 같으 며, 때문에 태풍이 한반도에 상륙했을 때 촬영 한 위성 영상 취득에 어려움이 따른다. 따라서 광역적이고 지역적인 수자원관리의 특성을 감 시하기 위한 수자원 전용 위성이 필요하다. 그 러나 현실적으로는 물 수지에 포함되어 있는 모든 인자들을 관측하기란 불가능하며, 수자원 위성 하나로 모든 물 문제 해결 또한 불가능하 다, 이에 수자원 위성과 타 위성의 공통의 분야 별로 초점을 맞추어 융합함으로써 시너지효과 창출이 가능할 것이다.
위성의 유형은 크게 세 가지로 나뉘는데 첫 째, 광학 위성은 광학 카메라를 이용하여 관측 하는 위성으로 가시광선 또는 적외선 부근의 파장 영역을 이용하며, 우리가 흔히 접하는 위 성사진은 대부분 광학 위성이 촬영한 것이다.
둘째, 레이더 위성은 레이더를 이용하여 관측하 는 위성으로 광학적 방법보다 더 정밀한 거리 측정뿐만 아니라 위성의 표면 상태에 대한 정 밀한 연구가 가능하다. 마지막으로 마이크로웨 이브 위성은 마이크로웨이브 레이더를 이용하 여 기상조건에 상관없이 관측이 가능하여 전 지구 기후변화와 날씨 패턴 연구 및 날씨 예보 분야에 활용이 가능하다. 표 1은 센서별 파장대 및 위성 특성을 보여주고 있다.
2. 글로벌 수자원 위성
수자원 위성이란 수문순환, 토양수분, 지하수
Type Wavelength
& frequency Observation factor Satellite
Optic
Visible light 425-950nm
NDVI, soil type, fire fractional cover, land cover, land surface topography, glacier topography, cloud cover
KOMPSAT-2/3/3A, WorldView-3, Aqua, Terra,
IKONOS, GEOEye-2 Infrared light 380-1600nm
3.75-14.95μm
Earth surface albedo, leaf area Index, cloud cover, snow cover, sea-ice cover, NDVI, O3, NO2, CH4, CO, HNO3, SST, LST, cloud Type
GOSAT, NOAA, Metop, Landsat-8
Radar
X-band 9.60-9.65GHz Oil spill cover, sea-ice cover, vegetation type, land surface topography
COSMO-SkyMed, TerraSAR-X, KOMPSAT-5
C-band 5.3-5.405GHz
Soil moisture at surface, oil spill cover, snow water equivalent, sea-ice type, glacier topog- raphy, soil moisture (in the roots region), land cover, land cover, glacier cover
RADARSAT-1, ERS-1/2, Sentinel-1A
L-band 1.27-1.275GHz
Soil moisture at surface, fraction of vegetated land, land cover, soil moisture (in the roots region), snow water equivalent, land surface topography, snow status (wet/dry), sea-ice thickness, vege- tation type
SeaSAT, JERS-1, Alos-2
Microwave
Imager
6.6-183.3GHz
Snow status (wet/dry), soil moisture at surface, snow water equivalent, precipitation intensity at surface (liquid or solid), sea surface temperature, accumulated precipitation (over 24h), cloud liquid water (CLW), integrated water vapour (IWV), cloud liquid water (CLW) total column
GCOM-W1, GPM Core, DMSP-F17/F18/F19,
FY-3, HY-2
Sounder
Cloud liquid water (CLW) total column, Specific humidity, Integrated Water Vapour (IWV), Accu- mulated precipitation (over 24 h), Precipitation intensity at surface (liquid or solid), Cloud drop effective radius
DMSP-F17/F18/F19, NOAA-18/19, Metop, SNPP, FY-3, NOAA TABLE 1. Satellite characteristics by sensor
변동, 저수용량, 식생지수, 증발산량 등 물 관리 에 필요한 수자원 기초자료 및 수문인자를 관 측하고 산출할 수 있는 센서가 탑재된 위성을 말한다. 현재 개발 및 운영 중인 수자원 위성으 로는 GPM Core, GRACE, SWOT, Aqua/
Terra MODIS, RADARSAT 등이 있으며 이 러한 위성들은 다양한 센서들을 통하여 강우, 물 순환, 지하수, 수위, 토양수분 및 적설 등을 관측하고 있다.
수자원 위성들은 가뭄 평가, 분석 및 모니터 링 분야에 활용하고 있으며, 대표적인 위성들은 Aqua/Terra MODIS, SMAP, SMOS, SNPP, GCOM-W, GRACE 등이 있다. 이러한 위성들 은 다양한 센서를 통하여 토양수분, 증발산량 및 지하수 등의 수문인자를 산출할 수 있으며, 이를 통하여 종합적으로 가뭄 모니터링, 분석 및 예측
등이 가능하다. NASA의 MODIS 자료의 경우 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index), LST(Land Surface Temperature) 자료를 500m, 1km, 2km의 해상도로 8일, 16 일 단위로 제공한다(Korea Water Resources Corporation, 2016).
다양한 위성 중 홍수 감시 및 평가에도 활용 하고 있는 글로벌 위성으로는 GPM(Global Precipitation Measurement Mission) Core, RADARSAT 등이 있으며, 이러한 위성들로부 터 강우량을 생성하고 유출(runoff) 모의를 통 하여 홍수 모니터링과 예측이 가능한 것이다.
GPM 은 전 지구 범위의 강우량 자료를 생성하 는 대표적 위성으로 미국의 NASA(National Aeronautics and Space Administration)와 일본의 JAXA(Japan Aerospace Exploration
FIGURE 2. Flood proxy map of Louisiana in USA (Source: NASA JPL)
Agency)에서 공동 개발한 TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)의 후속 모델이 다. GPM Core 위성을 중심으로 NPP, DMSP -F16/F17/F18, METOP-A/B, NOAA -18/19 등의 위성과 협력하여 약 3시간 마다 글로벌 강우 관측 값을 제공한다. 이러한 글로벌 강우 량 관측은 미계측 지역에 활용하기도 하며, 지 상관측 자료들과 조합하여 사용하기도 한다. 또 한, 그 밖의 광학 위성 영상과 구름을 투과하여 날씨에 영향을 받지 않고 밤에도 관측할 수 있 는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 홍 수 모니터링/분석 및 재해지도 등과 같은 업무에 적극 활용하고 있다. 예컨대, 그림 2은 2016년 8월 중순 미국 루이지애나 홍수 발생 직후 홍 수지도이며, 정확한 홍수지도를 제작하기 위하 여 위성-항공-지표면 관측을 동시에 진행하였 다. 위성자료로는 ALOS-2(빨강색 사각형), Se ntinel-1A(주황색 사각형), COSMOS–SkyMed (하늘색 사각형), RADARSAT-2(초록색 사각 형)의 SAR 영상이 사용되었고, NOAA의 항공 기 그리고 미국지질조사국에서 지표면에서 침 수경계면 관측정보가 사용되었다.
주요 태풍의 촬영된 위성 현황
태풍은 저위도 지역의 따뜻한 공기가 바다로 부터 수증기를 엄청나게 공급받으면서 강한 바 람과 많은 비를 동반하며 고위도로 이동하는
기상 현상을 말한다. 특히 태풍은 우리에게 필 요한 수자원을 공급해주고 지구의 남북 온도를 유지시켜주며, 해수의 균형을 잡아주는 등 순기 능도 많지만 태풍이 한번 강습하면 인적뿐만 아니라 크고 작은 물적 피해는 불가피하다.
본 연구 수행을 위해 한반도에 영향을 끼친 4개의 주요 태풍을 선정하였으며, 선정된 태풍 에 대한 정보를 조사하였다. 첫째, 태풍 루사는 2002년 8월 23일 서태평양 마리아나 제도의 괌 섬 동북쪽 해상에서 열대성 폭풍으로 발달 하여 태풍으로 바뀌었다. 31일 제주도 서귀포 동쪽 지점에서 방향을 북쪽으로 바꾸어 같은 날 전라남도 남쪽 해안에 상륙하였다. 그 뒤 전 라남도(순천), 전라북도(남원, 무주), 충청북도 (영동, 보은, 충주), 강원도(평창, 인제, 강릉, 속초)를 지나 9월 1일 속초 북동쪽 지점에서 소멸하였다. 둘째, 태풍 매미는 2003년 9월 6 일 열대성 폭풍으로 발달하였으나 11일에는 2003년 발생한 태풍 가운데 가장 강력한 태풍 으로 변하였다. 북위 25˚를 넘으면서 약해지 기는 했으나 강한 위력을 유지한 채 제주도를 거쳐 경상남도(삼천포) 해안에 상륙하였다. 영 남 내륙지방을 지나 경상북도(울진)를 거쳐 동 해안으로 진출하면서 약해지기 시작하여 14일 일본 삿포로 북동쪽 해상에서 소멸하였다. 셋 째, 태풍 볼라벤은 2012년 북서태평양에서 발 생하였으며, 당시 태풍 덴빈(제14호)과 후지와 라 효과(Fujiwhara Effect: 두 개의 태풍이 인
Date ‘02.08.28 UTC 12:00
‘02.08.29 UTC 12:00
‘02.08.30 UTC 12:00
‘02.08.31 UTC 12:00
Typhoon Track*
26.4˚N, 134.1˚E 28.3˚N, 129.7˚E 30.7˚N, 127.7˚E 35.5˚N, 127.4˚E
GMS**
TRMM***
* Typhoon Track (Source : KMA) ** GMS Satellite Image (Source: KMA)
*** TRMM 3B43 : TRMM and Others Combined 3 Hour Surface Precipitation Accumulation (㎜/3hr) (Source : NASA)
TABLE 2. Typhoon Rusa - satellite(optic, microwave) 접하여 존재할 경우 서로 간섭하여 진로와 세
력에 영향을 미치는 효과)로 인해 한반도로 진 로를 바꾸어 한반도에 엄청난 피해를 입혔다.
특히 강풍으로는 2007년 태풍 나리 이후 가장 강하였고, 기압으로는 2003년 태풍 매미 이후 극값을 세웠다. 이후 온대저기압으로 바뀌고 남 은 잔해들은 러시아 극동 지방까지 도달했다.
마지막으로 태풍 차바는 2016년 9월 28일 태 평양에서 발생한 소형의 열대폭풍으로 강한 북 태평양 고기압 세력을 유지하며 평년과 달리 한반도 부근으로 북상하여 진행하였다. 경상남 도(거제시)와 부산광역시에 상륙한 뒤 동해상 에 진출하였고 온대저기압화가 더 가속화되어 서 일본 센다이 서쪽 부근 해상에서 온대저기 압으로 바뀌었고 한국과 일본을 통과한 후 10
월 6일 소멸하였다(Doopedia). 다음은 선정한 4개의 주요 태풍별 한반도 내습 전·후 촬영된 국내·외 위성자료를 조사하였고, 획득 가능한 영상에 대한 현황을 정리하였다.
1. 태풍 루사 (2002/08)
태풍 루사를 관측한 위성 중 GMS(Optical Type)과 TRMM(Microwave Type)의 관측 자 료를 통해 태풍의 경로, 진행방향 및 강수량 등의 정보를 얻을 수 있었다. GMS 위성은 일본 JMA 와 JAXA에서 운영된 위성으로 2005년에 임무가 종료되었다. 정식 명칭은 Himawari–5 (GMS-5, Geostationary Meteorological Satellite-5)이 며, 1977년부터 총 5세대까지 GMS 위성을 운
Date ‘03.09.11 UTC 12:00
‘03.09.12 UTC 00:00
‘03.09.12 UTC 12:00
‘03.09.13 UTC 00:00
Typhoon Track*
26.8˚N, 125.4˚E 30.5˚N, 126.5˚E 35.1˚N, 128.4˚E 38.6˚N, 131.7˚E
GOSE-9**
TRMM***
* Typhoon Track (Source : KMA)
** GOSE-9(GMS backup) Satellite Image (Source : KMA)
*** TRMM 3B43 : TRMM and Others Combined 3 Hour Surface Precipitation Accumulation (㎜/3hr) (Source : NASA)
TABLE 3. Typhoon Maemi - Satellite(Optic, Microwave) 영하였다. 센서는 VISSR (Visible-Infrared Spin
Scan Radiometer)이며, 4채널의 VIS/IR 복사 계로 구성되어 주로 Cloud Cover, Cloud Top Height, Cloud Top Temperature, Cloud Type 및 IWV(Integrate Water Vapour)를 관측한 다. TRMM위성은 NASA와 JAXA에서 공동 개 발·운영하는 위성으로 PR(Precipitation Radar), TMI(TRMM Microwave Imager), VIRS (Visible and Infra Red Scanner) 등의 센서 가 탑재되어 있으며, NOAA, Metop, DMSP, SNPP 위성 등 여러 위성들의 관측 자료를 기 반으로 3시간 단위의 강수량을 전 지구적 범위 로 제공한다. 표 2는 TMI, AMSU(Advanced Microwave Sounding Unit), AMSR(Advanced Microwave Scanning Radiometer), SSMIS(Special
Sensor Microwave – Imager/Sounder) 및 MHS (Microwave Humidity Sounding) 등의 센서 를 활용하여 적외선 센서에서 산출된 강수량과 Microwave 복사계에서 산출된 강수량을 결합 한 3시간 간격의 강수량 정보를 보여주고 있다.
2. 태풍 매미 (2003/09)
태풍 매미를 관측한 GOES-9 위성은 NOAA 와 NASA에서 운영되었으며, 2003년부터 2006 년까지 GMS 백업 위성으로 사용되었다. Imager 센서가 탑재되어 있으며, 5개의 채널로 관측하 여 GMS 위성 센서에서 관측된 영상과 비슷한 결과를 얻을 수 있다. 표 3은 태풍 매미의 이동 경로, GOSE-9 위성 이미지 및 TRMM 3시간
Date ‘12.08.27 UTC 00:00
‘12.08.27 UTC 12:00
‘12.08.28 UTC 00:00
‘12.08.28 UTC 12:00
Typhoon Track*
28.4˚N, 126.8˚E 31.2˚N, 125.5˚E 35.4˚N, 125.6˚E 38.8˚N, 125.6˚E
COMS**
TRMM***
AWS****
(UTC +9)
* Typhoon Track (Source : KMA) ** COMS Satellite Image (Source : KMA)
*** TRMM 3B43 : TRMM and Others Combined 3 Hour Surface Precipitation Accumulation (㎜/3hr) (Source : NASA)
**** AWS(Automatic Weather Station) : Precipitation Distribution(㎜/hr)
TABLE
4. Typhoon Bolaven - satellite(optic, microwave) and AWS
강우량 자료를 UTC 0시, 12시를 기준으로 관측 자료에 따른 태풍 자료를 보여주고 있다.
3. 태풍 볼라벤 (2012/08)
태풍 볼라벤을 관측한 COMS-1(Communication, Oceanography and Meteorology Satellite -1) 위성은 GOCI(Geostationary Ocean Color Image)
센서와 MI(Meteorological Imager)센서를 탑 재하여 해양 및 기상 관측이 가능한 정지궤도 위성이다. MI 센서는 5개의 채널을 가지고 있으 며 Cloud cover, Cloud top height, Cloud top temperature, Cloud type, IWV (Integrate Water Vapour) 등의 자료를 산출한다. 표 4에 서는 태풍 볼라벤의 이동 경로, COMS 위성 이
Date ‘16.10.04 UTC 00:00
‘16.10.04 UTC 12:00
‘16.10.05 UTC 00:00
‘16.10.05 UTC 12:00
COMS*
GPM**
10.04 00:00:00~00:29:59 10.04 12:00:00~12:29:59 10.05 00:00:00~00:29:59 10.05 12:00:00~12:29:59
AWS***
(UTC +9)
* COMS Satellite Image (Source : KMA)
** GPM IMERG : Rainfall estimates combining data from all passive-microwave instruments in the GPM Constellation (㎜/hr) (Source : NASA)
*** AWS(Automatic Weather Station) : Precipitation Distribution(㎜/hr)
TABLE
5. Typhoon Chaba - Satellite(Optic, Microwave) and AWS
미지, TRMM 3시간 강우량 자료 및 AWS 1시간 강우 분포도를 UTC 0시, 12시를 기준으로 관측 자료에 따른 태풍 자료를 보여주고 있다.
4. 태풍 차바 (2016/10)
태풍 차바를 관측한 GPM Core 위성은 DPR(Dual-frequency Precipitation Radar) 과 GMI(GPM Microwave Imager) 센서가 탑 재되어 있으며, TRMM의 후속 모델로써 여러 위성과 협력하여 30분 간격의 글로벌 강우량 지도를 생성한다. 표 5에서는 태풍 차바의 이동 경로, COMS 위성 이미지, GPM 30분 강우량 자료 및 AWS 1시간 강우 분포도를 UTC 0시,
12시를 기준으로 관측 자료에 따른 태풍 자료 를 보여주고 있다.
태풍 차바 발생 전후 15일의 국내외 위성 중 GPM 미션의 Microwave 센서 탑재 위성 정보 들을 통해 30분 간격의 광역적인 강우량 지도를 생성할 수 있지만, 강우로 인한 피해 현황을 파 악하기 힘든 부분이 있다. 강우로 인한 광범위한 피해를 파악하기 위해서는 광학 위성 자료나 Radar 위성 자료를 활용하여 지표면을 관측해야 되지만, 실제 태풍 차바를 기준으로 우리나라를 관측하여 제공되는 자료는 표 6과 같이 극히 제 한된 시간과 범위의 영상만 획득할 수 있었다.
Type Satellite Date Area
Optic
LANDSAT-8
2016/09/24 Jeju
2016/09/26 Ulsan, Busan, Geoje, Tongyeong
2016/10/03 Jeju
2016/10/03 Tongyeong, Yeosu
2016/10/10 Jeju
2016/10/12 Ulsan, Busan, Geoje
2016/10/19 Jeju
WorldView-1 2016/10/04 Ulsan
WorldView-3 2016/10/14 Busan
Radar
KOMPSAT-5 2016/10/06 Ulsan, Busan
2016/10/05 Jeju
Sentinel-1A
2016/09/27 Tongyeong, Geoje, Yeosu
2016/10/10 Ulsan, Busan, Yeosu
2016/10/15 Yeosu, Tongyeong, Geoje
Sentinel-1B
2016/09/27 Tongyeong, Geoje, Yeosu, Jeju
2016/10/09 Jeju
2016/10/16 Ulsan, Busan, Geoje, Tongyeong
Sentinel-2A 2016/10/05 Jinju, Sacheon
Microwave
GPM
2016/09/24
-10/16 South Korea
GCOM-W1 NOAA-18/19 DMSP-F16/F17/F18
Metop-A/B
TABLE 6. Satellite status of typhoon Chaba
고 찰
기존의 국내·외 연구동향 및 위성 활용기술 의 흐름에 대한 고찰을 통해 본 연구에서 향후 목표로 하고 있는 수자원 전용 위성의 필요성 및 활용기술을 검토해 보고자 한다.
국내의 경우 기상청은 우리의 기술로 개발한 최초의 정지궤도 위성인‘천리안 위성’을 활 용한 강수관측이 이루어지고 있으나, 적외선 센 서의 관측 한계로 인하여 관측 정확도가 매우 낮다. 한국항공우주연구원(Korea Aerospace Research Institute, KARI)은‘다목적실용위 성 2호와 3호’를 이용하여 한반도 전역을 포 함한 전 세계 지역에 대한 위성정보를 획득 중
에 있으며, 2013년 8월 발사한‘다목적실용위 성 5호’의 경우 X-band SAR 영상을 이용하 여 구름의 영향을 받지 않고 수자원 및 홍수지 역에 대한 감시가 가능하다. 한국해양과학기술 원(Korea Institute of Ocean Science ＆ Technology, KIOST)은 해양위성센터에서 운 용 중인‘GOCI 위성’을 이용하여 한반도 지 역에 대한 식생지수 산출 가능성 및 활용성이 매우 높은 실정이다.
국외의 경우 미국의 대표 우주기관으로 미국 항공우주국(NASA), 수자원 관리기관으로 미국 지질조사국(United States Geological Survey, USGS) 등이 있다. NASA는 ASP(Applied Sciences Program)를 통해 수자원 관리를 위
한 다양한 서비스를 제공하고 있다. 유럽연합공 동연구센터(Joint Research Centre, JRC)는
‘AMSR-E 영상’을 이용한 전 세계 홍수모 니터링 시스템을 구축하고 있으며, 유럽기상위 성기구(EUMETSAT)의‘Meteosat 위성’을 활용한 온도, 습도, 풍향 등 다양한 기상 요소 를 측정하여 기후예측에 활용하고 있다. 유럽우 주국(European Space Agency, ESA)은 위성 영상을 활용한 물 관리 시스템인 TIGER 프로 젝트를 통해 아프리카의 수자원관리 시스템 구 축을 지원하고 있다. 일본은 미국의 NASA와 일본의 JAXA가 협업을 통해‘TRMM 및 GPM’
을 운용 중에 있으며,‘TRMM 및 GPM’의 강 우자료와‘Terra MODIS’의 육지자료를 통합 한 재난관리분석을 지원하고 있다.‘GCOM-W 위성’을 개발하여 물 순환 감시 및 기후변화 모니터링(강수량, 증기량, 해양풍, SST 등)에 활용하고 있으며, L-band SAR인 PALSAR가 탑재된‘ALOS-2’개발로 해일 및 홍수 예측에 대한 정확성이 향상되었다. 또한, 정지궤도 위성 인‘HIMAWARI’를 발사하였고 이를 통해 태 풍 및 긴급 기상예보 등에 대한 예측분야에 크 게 활용될 것이다(Korea Water Resources Corporation, 2016).
Kim et al.(2015)은 위성으로부터 산출한 위성강우자료와 글로벌 지형자료를 활용하여 비접근지역인 북한지역의 청천강 상류 지역을 대상으로 홍수량 추정하기 위해 일본 ICHARM 에서 개발한 IFAS(Integrated Flood Analysis System) 모형을 이용하여 검증이 가능한 국내 갑천유역 모형에 대한 매개변수 보정 연구를 수행하였다. Kim and Cho(2012)는 지상 관측 및 광역 정보를 제공하는 수치 예보 모형과 인 공위성 자료를 이용하여 강수예측치의 물리적 상관 특성을 나타내기 위한 연구를 수행하였다.
Lee and Choi(2013)는 기상청 종관기상관측 시스템(ASOS) 및 자동기상관측시스템(AWS) 의 일별 강수 관측 자료(약 30개)를 바탕으로 2002부터 2011년(10년간) 사이의 평균 우리 나라 태풍 내습 시 극한강수현상 발생의 시·
공간적 패턴을 분석하였다. Han et al.(2009)
은 슈퍼태풍의 내습을 가정하여 해운대 해수욕 장 인근 도심지역의 침수피해규모를 추정하기 위해 항공 Lidar 자료를 기반으로 GIS 공간분 석기술을 이용하여 침수고, 침수면적 및 건물피 해액을 추정하였다. Hong et al.(2016)은 하천 의 흐름특성을 고려한 HEC-RAS를 이용하여 홍수범람해석을 수행하였다.
결 론
2016년 한반도를 강타한 태풍 차바뿐만 아니 라 이전의 주요 태풍(루사(’02), 매미(’03) 및 볼라벤(’12))에 대하여 한반도 내습 전·후 촬 영된 위성 현황에 대하여 조사 및 검색을 실시 하였다. 국내 위성 중 한반도를 가장 빠른 시간 안에 관측할 수 있는 위성은 광학 위성인 COMS로 구름을 통해 태풍의 이동경로를 파악 하고 침수된 지역을 확인할 수 있지만, 광학 위 성의 단점인 기상 영향, 즉 구름이 있으면 관측 이 어려운 현상이 발생하여 기존 국내 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성 은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으 로 개발·운영됨으로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시·공간적 데이터 관측 정보가 많이 부 족하였다. 또한, 시간, 분광 및 공간 해상도 등 우리나라 물 관리 분석단위(공간해상도: 10m 이상, 시간해상도: 2회 이상/1일, 분광해상도: 5 밴드 이상) 및 주야 관측이 가능한 자료 확보뿐 만 아니라 산림이 65%이고 토지이용이 매우 복 잡한 우리나라 지형적 특성을 고려한 검·보정 등에 적합하지 않아 활용에 한계가 있었다.
때문에 국외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 포함하였다. 국외 위성 중 수재해와 관련하여 널리 사용되는 광학 위 성으로 Aqua/Terra MODIS 위성 또한 기상 영향을 많이 받아 태풍 발생 시 지표면 관측은 불가능하였다. GMS 및 TRMM의 관측 자료를 통해 태풍의 경로, 진행방향 및 강수량 등의 정 보를 얻을 수는 있었다. 하지만 기상 영향을 받 지 않는 SAR 레이더가 탑재된 위성을 통해 지
표면의 침수 지역을 태풍 진행 중에도 얻을 수 있으나, 한반도의 촬영 영상을 획득하기에는 어 려움이 발생하였다.
수자원관리를 위한 위성의 기능적 필요 사항을 3가지로 요약하면 첫째, 하천 폭 300∼400m를 고려한 최대 200m의 공간해상도, 둘째, 수재해 실시간 광역 모니터링을 고려한 1∼2일의 시간 해상도, 마지막으로 자체 개발 검·보정을 통한 정보신뢰도 70%에서 90% 향상을 위한 정보신 뢰도가 필요하다. 또한, 홍수로 인한 피해현황 을 파악하려면 지표면의 침수 정보 등의 자료 로 추정하여야 하므로, 기상 조건에 따라 관측 이 어려운 광학위성 등의 기상위성으로는 지표 면의 특성을 파악하는데 어려움이 따른다. 따라 서 SAR 기반의 수자원 전용 위성으로 2회/1일 이상 한반도를 관측할 수 있는 위성이 개발되 어야 할 필요성이 있다. 향후 수자원 전용 위성 이 개발된다면, 이를 통해 태풍 및 강우로 인한 피해와 가뭄 등의 수재해 피해현황을 파악함에 있어 국외 위성 자료를 활용할 때와는 다르게 보다 신속하고 정확한 수재해 정보를 얻을 수 있을 것으로 사료된다. 때문에 대외 의존적 자 료 활용에서 탈피하여 독립적이고 주도적인 위 성 활용을 위한 한국형 수자원전용 위성 개발 및 활용 기술에 대한 연구가 필요하다.
REFERENCES
Doopedia. http://www.doopedia.co. kr. (Acce- ssed December 13, 2016)
Han, J.G., S.P. Kim, D.H. Chang, and T.S.
Chang. 2009. Estimation of inundation damages of urban area around Haeundae Beach induced by super storm surge using airborne LiDAR data. The Journal of GIS Association of Korea 17(3):341- 350 (한종규, 김성필, 장동호, 장태수. 2009.
항공 LiDAR 자료를 이용한 슈퍼태풍 내습 시 해운대 해수욕장 인근 도심지역 침수 피해 규모 추정, 한국공간정보시스템학회 논문지
17(3):341-350).
Hong, S.S., D.S. Jung, E.H. Hwang, and H.S.
Chae. 2016. A study on watershed analysis of the expected flood inundation area in South Han River. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 19(1):106-119 (홍성수, 정다솜, 황의호, 채효석. 2016. 남한강 유역의 침수예 상지역에 대한 홍수범람분석에 관한 연구. 한 국지리정보학회지 19(1):106-119).
Kim, G.S. and S.Y. Cho. 2012. Summer precipitation forecast using satellite data and numerical weather forecast model data. Korea Water Resources Association 45(7):631-641 (김광섭, 조소현. 2012. 광역 위성 영상과 수치예보자료를 이용한 여름철 강수량 예측. 한국수자원학회 45(7):631-641).
Kim, J.H., C.H. Heo, and J.J. Baik. 2002. A study on typhoons passing around the Korean Peninsula during 1951-2001.
Atmosphere 12(3):436-439 (김주홍, 허 창회, 백종진. 2002. 1951-2001동안 한반 도 주변을 통과하는 태풍에 대한 연구. 대기 12(3):436-439).
Kim, J.H., Y.S. Choi, and K.T. Kim. 2015.
Flow estimation using rainfalls derived from multiple satellite images in North Korea, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 18(4):
31-42 (김주훈, 최윤석, 김경탁. 2015. 위성 강우자료를 이용한 북한지역 홍수량 추정. 한 국지리정보학회지 18(4):31-42).
Korea Meteorological Administration. http:
//kma.go.kr (Accessed Nov. 29, 2016).
Korea Water Resources Corporation. 2016.
Pre-planning for technology development of satellite payload technology for water resources. pp.44-83 (한국수자원공사. 2016.
수자원 전용 위성 탑재체 기술 개발 추진을 위한 사전기획 보고서. 44-83쪽).
Lee, E.G. and H.Y. Lee. 1998. Spatial dist- ribution and causative factors of typhoon disasters in Korea. The Korean Geog- raphical Society 33(2):179-190 (이은걸, 이현영. 1998. 한국의 태풍재해의 공간분포와 발생요인. 대한지리학회지 33(2):179-190).
Lee, S.S. and G.Y. Kim. 2012. Development of empirical typhoon tracking model around Korean Peninsula. The Wind Engineering Institute of Korea 16(2):65-72 (이승수, 김가영. 2012. 한반도 근역의 태풍시뮬레이 션을 위한 경험적 태풍진로모형 개발. 한국풍 공학회지 16(2):65-72).
Lee, S.W. and G.Y. Choi. 2013. Spatio- temporal patterns of extreme precipi- tation events by typhoons across the Republic of Korea. The Korean Assoc- iation Of Regional Geographers 19(3):384 -400 (이승욱, 최광용. 2013. 태풍 내습 시 남한의 극한강수현상의 시·공간적 패턴. 한 국지역지리학회지 19(3):384-400).
NASA Jet Propulsion Laboratory. https://
aria.jplk.nasa.gov/case_studies (Accessed November 17, 2016).
NASA Precipition Measurement Missons.
http://pmm.nasa.gov (Accessed November 17, 2016).
Park, J.K., B.S. Kim, W.S. Jung, E.B. Kim, and D.G. Lee. 2006. Change in statistical characteristics of typhoon affecting the Korean Peninsula. Atmosphere 16(1):1- 17 (박종길, 김병수, 정우식, 김은별, 이대근.
2006. 한반도에 영향을 주는 태풍의 통계적 특성 변화. 대기 16(1):1-17).
Yun, H.C., K.S. Min, and M.G. Kim. 2010.
Construction of multi-purpose hazard information map based on digital image using geospatial information. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 13(3):91-101 (윤희천, 민관식, 김민규. 2010. 지형공간정보를 활용한 수치영상기반의 다목적 재해정보지도 구축.
한국지리정보학회지 13(3):91-101)
